【#共同守护海洋蓝##📷】“红树林守望岸线、珊瑚孕育生灵、海龟畅游碧海之间，蔚蓝深处，生机盎然。”##今天世界海洋日##，共同守护我们的美丽海洋！#

华尔街日报今天这篇文章不错。人工智能领域的高管如何向子女描述未来的职业前景。 一句话总结：AI领袖们普遍不建议孩子过度追求当下的技术技能，而是强调适应性、批判性思维、文科教育（通才能力）以及人类独有的情感与责任感。 观点一：当下的具体技术技能（Technical Skills）保质期极短（甚至不到两年），未来的核心竞争力在于应对变化的敏捷性（Agility）。 Caroline Hanke (SAP) 指出，与其纠结于现在的编程技术，不如培养批判性思维、适应性和伦理判断力。 教育的重点应从“掌握工具”转向“适应新工具”和“判断工具的使用”。 观点二：在AI时代，传统的文科教育（Liberal Arts）比以往任何时候都重要，因为通过自然语言与AI交互需要深厚的元认知能力。 Jaime Teevan (Microsoft) 强调，以前操作电脑是决定性的（按按钮->出结果），现在是基于自然语言的意图表达。这要求使用者具备批判性思维、提供语境和挑战AI结果的能力（即元认知）。 Ethan Mollick (Wharton) 认为通才（Generalist）将是赢家。AI可以填补技能短板，因此拥有广泛技能组合的人（如既懂医学又懂人际沟通）更有优势。 与其成为单一领域的专才，不如成为能够整合多种知识并在AI辅助下工作的“超级通才”。 观点三：AI无法承担责任，也无法替代真正的人际连接。 Daniela Amodei (Anthropic) 认为，随着AI接管工作，人类品质（同理心、善良、沟通能力）的溢价会越来越高。人类本质上渴望与其他人类共处。 Jaime Teevan 指出，AI可以给出建议，但不能承担责任（Accountability）。像法律、会计这种需要对决策后果负责的职业，依然需要人类来做最终判断（Passing Judgment）。 未来的工作重心将从“执行任务”转移到“承担后果”和“提供情感价值”。 观点四：避开纯数字化的内卷，转向原子世界（能源、医疗）和社会服务领域。 Manny Medina ( 看好能源（特别是核能）和医疗保健。无论是为了驱动AI本身（能源需求），还是解决人类疾病（癌症治疗），这些都是硬需求。 鉴于AI发展的不平衡，致力于解决社会不平等（帮助被AI抛下的人群）和环境问题（海洋污染）也将是有意义且有前景的职业路径。 最后：孩子拥有一张“白纸”，他们不需要像成年人那样去“重塑”旧观念，这是一种优势。家长们的焦虑往往源于自身的旧经验与新世界的冲突，而孩子们是AI原住民。 不要把上一代的恐惧投射给孩子，鼓励他们去玩、去实验，而不是仅仅作为使用者。 AI高管们给子女的建议揭示了一个反直觉的趋势：在一个高度技术化的未来，最不值钱的可能是纯粹的技术执行力，而最值钱的是最“复古”的人类特质——对他人的共情、对复杂概念的哲学思考（文科）、对物理世界的改造（能源/医疗）以及对决策后果的承担（责任）。教育策略应从“学习如何像机器一样高效工作”转变为“学习如何做在大机器时代中独一无二的人”。

台岛以东执法巡查的三个“历史首次” 6月1日，中国海警位中国台湾岛以东海域开展执法巡查。 这是对日菲所谓“划界谈判”最直接的回应——日菲擅自启动所谓“海域划界谈判”，拟划界海域位于中国台湾岛以东海域，严重侵犯我方利益。 一个有意思的细节是，在这两天的香格里拉对话会上，日菲两国防长面对中方提问时，都显出一副“做贼心虚”的嘴脸： 菲律宾防长刻意绕道后厨躲避中国记者，日本防卫大臣小泉进次郎未对中方代表的提问做出正面回应。 日菲闪烁其词，中方就用实际行动宣告： 中方会坚决维护国家领土主权和海洋权益。 如何理解海警的这次行动？可以从三个关键词讲起。 「 01」台湾岛以东 这是中国海警首次以独立执法巡查名义公开官宣台岛以东行动。 过去两年的“联合利剑-2024A”和“海峡雷霆-2025A”等行动中，中国海警虽然也曾现身台岛周边海域，但均是与解放军协同配合，是联合演训的一部分。而且彼时行动范围侧重台岛周边，并未聚焦台湾岛以东海域。 但这次，中国海警是独立行动。 台湾岛以东这片海域，也正是日菲此番动作的目标所在。 日菲认为，双方主张的专属经济区在此海域存在重叠，划界范围位于日本主张的琉球群岛与菲律宾主张的巴丹群岛之间。 两地相隔约400公里，分别坐落于台湾岛东、南两侧。 也就是说，日菲宣布的拟划界海域位于中国台湾岛以东。其所谓“划界谈判”完全非法无效。 很显然，日菲是各有盘算： ｜｜对于日本而言，台湾岛以东是其所谓的西南地区防卫体系的关键节点。日本希望依托西南诸岛构建封锁链条，同时借助菲律宾形成南北呼应，对中国进行战略牵制。 ｜｜而菲律宾则希望借此进一步绑定日本，从日本获取更多安全承诺、军事支持和装备援助，并借机提升其在南海问题上的筹码。 日菲相互勾结，私相授受。所以才出现了在香会上那副做贼心虚、言辞躲闪的嘴脸。 而中国海警在台湾岛以东海域执法巡查，就是为了展示我们对台湾岛以东相关海域的管辖权。 要知道，台湾岛以东海域海况十分复杂。 ｜｜这片海域地形落差极大，海底地势陡峭险峻。 ｜｜区域内还有流速约1米每秒的强劲黑潮洋流，叠加冬季东北季风、夏季频发的台风，极易掀起巨浪。 复杂的水文、气象环境，不仅威胁舰艇航行安全，也会干扰声呐探测与海上执法，对船只性能、环境研判水平和作业能力都是极大考验。 长期关注海警执法的张军社告诉谭主，此次行动足以证明我方已全面摸清当地海洋环境、水文气象与航道情况，配套保障体系成熟完备，具备长期在这片海域开展任务的实力。 「 02」依法开展执法巡查 这次行动，是中国海警首次在台湾岛以东海域直接开展执法巡查，而非演练。 过去，中国海警出现在台湾岛以东海域，主要是在演练背景下行动。 而这一次，没有演练，只有执法。这意味着什么？ 日菲抛开中国单方面划界，严重侵犯我国主权权利和海洋权益。 因此，中国海警在台湾岛以东海域，开展巡航、警戒，预防、制止、排除危害国家主权、安全和海洋权益的行为，本身就是依法履职。 ｜｜涉及国家主权权利和海洋权益时，海警要开展巡航、警戒、维护海上界线安全； ｜｜涉及海洋资源和渔业生产时，海警要维护正常生产秩序； ｜｜遇到走私、非法捕捞等违法犯罪活动时，海警要依法查处； ｜｜发生海上事故和突发情况时，海警还承担搜救和应急处置任务。 每一次喊话驱离，每一次登船检查，都是对管辖权的实际行使。 中国海警做的，是从护渔到护航，从执法到救援。 放到中国台湾岛以东海域来看，道理也是一样。 台湾岛附近海域，既是重要渔场，也是重要航运通道。大量渔船在这里生产作业，商船从这里往来通行。 如果任由个别国家私自划界，甚至派出所谓执法力量干扰正常航行和生产活动，受到影响的首先就是当地渔民和往来船只。 这次前往台湾岛以东海域开展执法巡查的，是中国海警岱山舰编队，包含中国海警2304舰（白塔舰）和2502舰（岱山舰）。 其中的白塔舰，就在今年3月刚刚参与过一次海上救援行动。当时一名渔民在海上受伤，白塔舰接警后全速赶赴事发海域，最终送医救治。 再加上，日本还试图往菲律宾运送杀伤性军事装备——包括护卫舰和导弹，持续加剧地区紧张态势，突发及不测事件的风险显著上升。海上意外风险持续增加，致使靠海谋生的民众无法安稳作业。 渔船遇险需要救援，商船航行需要保障，海洋科考需要服务，这些都需要稳定的海上执法力量长期存在。 在这样的背景下，稳定的海上执法力量，本身就是一种安全保障。 中国海警正在承担的，就是这样的角色。 「 03」持续加强有关海域管控 专业人士告诉谭主，这次行动，进一步体现了中方对相关海域主权和管辖权的覆盖。 这意味着中方可以对违反中国法律的行为直接执法。 海洋专家杨霄告诉谭主，对台湾周边海域形成多区域联动的常态化执法管控，意味着实际上已经构建起较为完整的环台海洋权益保护和海域治理体系，这是具有历史性意义的战略举措。 中方采取了若干阶段的行动。 早期主要在台湾周边海域阶段性巡航执法。到2024年后，逐步在台湾周边海域推进常态化巡航。 2024年5月，中国海警宣布福建海警组织舰艇编队位乌丘屿、东引岛附近海域开展综合执法演练。2025年，海警舰艇编队按一个中国原则环台岛执法管控，逐步实现对台岛周边海域的覆盖。 而今天，执法范围覆盖了台湾岛以东海域。 拓展的不只是航迹，更是治理能力和管辖能力： ｜｜2024年，福建金门的渔船事件后，海警位金门附近海域开展常态化巡航。 ｜｜海警在钓鱼岛领海内的巡航也是高频常态化存在。 如今，随着舰船数量不断增加、航程持续延伸，中国海警已经形成“持续存在与依法管控”的执法模式。 这些“实力盈余”的实现，为此次将执法范围前推至台岛以东海域提供了充分的能力支撑。 中国海警的每一步常态化推进，都是依法、适度地向前推进，以建立新的、更稳固的管控态势。 中国海警在台湾岛以东海域的持续存在和执法巡查，就是中国对国际海洋法规则最有力的阐释。 我们用行动告诉世界： 台湾岛以东相关海域是中国管辖海域，中国的海洋权益不容侵犯，任何企图绕开中国私相授受的行为，都不可能得逞。 在这次香格里拉对话会上，日菲两国防长，一个绕道后厨，一个顾左右而言他。 但海洋不会因为回避而改变位置，主权也不会因为躲闪而发生转移。 台湾岛以东，本就是中国的海域。中国海警，已经在那里了。

老黄点名了下一个将达到万亿美金市值的公司，相比这个Murphy（MRVL的CEO）今天演讲以及他与来黄的对话更值得一看。Murphy用近一个小时的时间，系统阐述Marvell如何押注数据基础设施、为什么光互联将成为AI时代的关键技术，以及这场从铜缆到光纤的转型将如何重塑整个数据中心架构，看完murphy的演讲，相信能对光互联的技术演化有更深的理解和认识，梳理下Murphy的演讲要点： 1、十年豪赌：如何成为数据中心之王 Murphy演讲从一段自我剖白开始。2014年加入Marvell 时，这家公司60%的收入来自消费电子市场，数据中心业务占比不到10%。也正是在那个时刻，他做出了一个大胆的判断——半导体行业的下一个增长周期，将由 Google、Amazon、Microsoft、Meta 等平台公司驱动，核心需求是“以大规模移动、存储、处理和保护数据的半导体技术”。 这个判断在当时并不被广泛认可。“数据基础设施”甚至还不是一个被行业承认的市场类别，只是 Marvell 用来描述未来愿景的内部术语。但 Murphy 和他的团队展现了惊人的执行力：通过一系列精准的并购和剥离，Marvell 在十年间投入了约285亿美元（225亿美元收购+60亿美元内部研发-40亿美元资产剥离），系统性地构建了从毫米到千公里、覆盖 AI 基础设施全栈的连接技术平台。 这些并购包括2018年收购 Cavium 强化计算和网络能力；2019年收购 Avera 建立定制芯片业务、收购 Aquantia 增强连接产品组合； 2021年以100亿美元收购 Inphi 获得世界级数据中心连接技术； 以及最近12个月内收购 Celestica AI 的光子结构技术和 Xcon 的 scale-up 交换能力。 结果是惊人的：Marvell 从2014年的25亿美元营收增长到2026财年预计的110亿美元，最近几年增速更是达到每年40%。根据上周财报电话会议后的华尔街共识预期，2027财年 Marvell 营收将达到164亿美元。更关键的是，数据中心业务占比已从不到10%飙升至上季度的75%以上。 2、连接性：AI 基础设施的真正瓶颈 Murphy 在演讲中抛出了一个核心问题：什么定义了 AI 基础设施的性能？大多数人会想到处理器、GPU、制程节点（3nm、2nm 甚至未来的1.4nm、1.6nm），或者高带宽内存。这些当然重要，但 Murphy 指出，这些都不是系统的决定性特征。 “因为一个处理器，无论它有多快、连接了多少内存，对于今天的 AI 工作负载来说根本不够。你需要数万个、最终是数百万个处理器作为一个单一的大规模计算引擎协同工作。这就是为什么这种规模的计算从根本上是一个连接性挑战。”Murphy 说道，“而且越来越多地，正是连接性的架构和特性定义了系统的性能。” 这个判断得到了英伟达 CEO 黄仁勋的呼应。在 Murphy 邀请下登台的黄仁勋强调，AI Agent 的计算模式是“分解和分布式的”（disaggregated and distributed）——当你把一个计算问题分解成许多部分，并分布到整个数据中心时，连接性就成为必需品。“我们分解和分布式计算，使其运行在这些巨大的集群上，这样我们就能聚合总计算量、总内存和总带宽。而使这一切成为可能的，就是连接性。”黄仁勋说，“这就是为什么 Matt 做得这么好，为什么 Marvell 如此关键。” Murphy 进一步解释了连接性瓶颈的演变逻辑：过去几年，AI 基础设施先后解决了计算瓶颈（英伟达引领的 GPU 革命）和内存瓶颈（HBM 高带宽内存的规模化），现在瓶颈正在再次转移。“现在是连接性将定义基础设施的极限，就像计算和内存一样。”他引用了与最大客户的对话：“世界上最大的超大规模云服务商现在正在重新构想他们的整个网络架构。他们认识到，扩展 AI 基础设施现在首先是一个连接性挑战。” 随着推理模型、专家混合架构（mixture of experts）、生成式 AI 的持续演进，更多数据必须在基础设施中移动，需要更高的带宽和更低的延迟。当工作负载不再适合单个数据中心时，就需要建设更大的数据中心或整个数据中心园区，以及它们之间的所有高速连接。“因此，连接性成为扩展计算的关键推动力，我们的客户越来越认识到光学是前进的方向。”Murphy 说。 3、从千公里到毫米：Marvell 的全栈连接布局 Murphy 用一张图展示了 AI 基础设施跨越的所有距离——从数据中心之间的数百甚至上千公里，到封装内部的毫米级距离。每一个距离都需要不同的解决方案、不同的技术、不同的工程团队，甚至不同的供应链。“这些不是同一问题的变体，而是根本不同的工程挑战。” 1）跨数据中心连接（数百至上千公里） 这需要非常专门的相干调制（coherent modulation）技术，核心是专用的数字信号处理器（DSP）。Marvell 是全球少数几家能够构建这种相干 DSP 的公司之一，已经领导了从100Gbps 到400Gbps 再到800Gbps 的代际演进。Murphy 在现场展示了一个相干光模块实物——这是一个极其复杂的工程产品，包含了 Marvell 最复杂的先进制程 CMOS DSP 芯片、第四代硅光子技术（已量产十年），以及用硅锗工艺设计的自研宽带模拟组件。“今年晚些时候，我们将采样世界上首个1Tbit、2nm 制程的相干光学解决方案。”Murphy 宣布。 2）数据中心内部连接（数百米） 数据中心内部包含成排的计算服务器，每个机架顶部通常有一个交换机，机架级交换机连接到脊柱和核心交换机，通过光纤电缆形成整个数据中心的网络结构。这部分使用的是更节能的 PAM4调制技术。Marvell 构建了业界领先的 PAM4 DSP 解决方案，以及高速模拟组件（包括跨阻放大器 TIA 和激光驱动器），并引领了从25Gbps、100Gbps、200Gbps、400Gbps 到800Gbps 的每一次重大转型。去年，Marvell 开始量产业界领先的1.6Tbps PAM4解决方案。在以太网交换方面，Marvell 拥有从51.2Tbps 到51.2Tbps 的完整产品组合，并在 ComputeX 当天宣布了专为 AI 数据中心设计的新一代102.4Tbps 以太网交换机，具有业界最低功耗。 3、机架内部连接 目标是以全互联（any-to-any）配置连接尽可能多的处理器——每个处理器都能直接与其他每个处理器通信。英伟达的 NVLink 72（因机架内连接72个 GPU 而得名）首次将这种架构推向市场。这需要完全不同的交换类别，以及通过机架内铜背板驱动超高速信号的能力。“今天，这不是光学的领域，这是铜的领域。”Murphy 说。核心差异化因素是电气 SerDes 技术而非光学。Marvell 拥有目前领先的200Gbps 电气 SerDes，并已在过去几年中演示了面向未来的400Gbps 技术，这些 SerDes 被集成到客户的定制芯片、XPU 以及 Marvell 自己的 scale-up 交换机中。 4）封装内部连接（毫米级） 当今最先进的芯片内部有多个 chiplet，2.5D 或3D 封装本质上是一种连接技术，允许这些 chiplet 在封装内非常靠近地放置，并通过超高速短距离 die-to-die 接口通信。Marvell 拥有领先的 die-to-die SerDes 和先进封装能力，使客户能够构建业界最复杂、最独特的多 die 芯片。 Murphy 强调，拥有所有这些能力“在一个屋檐下”是不寻常的、独特的。“当我们去竞争时，通常在每个类别中我们面对的是不同的竞争对手。但这就是我们的独特之处——我们是一站式商店，是整个连接堆栈的领导者。” 4、铜墙将移：光互联的物理必然性 Murphy 演讲的核心洞察集中在一个概念上：铜墙（Copper Wall）。他用一张图清晰地展示了当前 AI 基础设施中的连接分界线——左侧是光学连接（使用光纤电缆传输光信号，两端有复杂的电子设备驱动和调制激光），右侧是电气连接（使用铜缆、PCB 上印刷的铜走线，或封装内部的微观铜布线）。中间是“铜墙”，定义了信号在必须转向光学连接之前可以通过铜传输的最长距离。 “这是一个重要的区别，因为铜很简单、成本低，正如 Jensen 所说，你想尽可能长时间地使用它，这非常实用。但光学更复杂，需要激光器、光子学、复杂的电子设备。”Murphy 说，“而铜墙，我今天要告诉你们的是，它即将移动。它将再次移动，并将接管机架本身。这正在为光学行业创造需求的爆炸式增长。” 这不是偏好问题，而是物理定律。信号通过铜缆传输的距离与带宽成反比——每次带宽翻倍，距离就必须减半。Murphy 给出了具体数据：当今世界上最高速的生产系统运行在每通道200Gbps。在这个带宽下，电缆长度限制在大约1.5米。相比之下，100Gbps 系统可以使用约3米的电缆。而机架的高度约为2米，考虑到机架内部的所有布线，2.5米正好是极限。“所以当我们转向1.6Tbps 时，我们不能再用铜完全连接机架了。墙正在移动，而且是现在。” Murphy 强调，这不是遥远的未来：“今后，即使是机架内的连接也将变成光学的。整个行业都知道这一点即将到来，所以我们一直在为这一刻做准备——不仅仅是 Marvell，而是整个行业。你可以在台湾看到这一点，在供应链和正在发生的产能爬坡中。” 铜墙每向右移动一步，连接数量至少增加一个数量级。“这正在创造我提到的需求爆炸，光学供应链需要大规模扩展并做好准备。”Murphy 回顾了20年前的类似转型：当时数据中心内部的最先进技术是10Gbps，整个数据中心都使用铜缆，光学基本上只是电信技术，保留用于非常长的距离。但当墙移动时，光学行业迎接了挑战，今天世界上所有的超大规模数据中心都是光学连接的。这次转型催生了新的解决方案——针对数据中心内部优化的 PAM4技术，而 Marvell 是那里的关键创新者之一。 5、CPO：光互联的下一个前沿 当光学进入机架内部时，需要的新技术叫做共封装光学（Co-Packaged Optics, CPO）。Murphy 花了相当篇幅详细阐述这一技术：“CPO 是一种将光学连接一直带到封装本身、紧邻计算的技术，无论是定制计算还是交换芯片。” CPO 要解决的根本挑战是密度和功耗。机架内的连接数量是机架之间连接数量的10倍。“如果我们只是尝试使用数据中心机架间使用的相同光学技术，你不会有足够的功率，不会有足够的物理空间，无法容纳所有这些标准光学模块和电缆——这根本行不通，不可能。”Murphy 解释道。 CPO 的概念是将光纤直接带到封装，将驱动光纤信号的电子设备与定制计算或交换芯片紧密耦合。“这是一个巨大的变化，而且很难，因为你要结合芯片行业中一些最先进的技术：领先制程 CMOS、硅光子学、先进封装、光互连，所有这些都在一个小型紧密集成的系统中制造。复杂性非常高，但这是继续扩展带宽并克服我谈到的铜限制同时降低功耗的唯一方法。” Murphy 强调这不是未来主义的东西，而是正在发生的现实。他在现场进行了实物展示：一边是传统的以太网交换机——当天宣布的102.4Tbps Teralink 交换机，可以看到板中央的交换芯片，PCB 内部的铜走线将信号传输到前面板，所有光学模块都插在那里。另一边是基于 CPO 的交换机——封装中央仍然是交换芯片（51.2Tbps 交换机），但边缘周围是16个3.2Tbps 光学引擎。“16乘以3.2，你得到51.2Tbps。所以光纤现在直接连接到这些引擎，而不是前面板。我们完全消除了 PCB 上的铜走线。光直接从封装中出来。这是一个非常非常复杂的工程作品。”Murphy 说。 Marvell 为 CPO 投入了十多年：硅光子学、光学 DSP、所有周围的模拟宽带组件，以及实现这一切所需的所有先进封装。“这一切实际上都需要在 CPO 中汇聚。”Murphy 说。 6、英伟达的背书与 NVLink Fusion 合作 Murphy 特别强调了与英伟达的战略合作扩展。几个月前宣布的合作中，英伟达向 Marvell 投资了10亿美元，双方正在扩展跨多个维度的合作，包括光学、光子学和 NVLink Fusion。黄仁勋亲自登台与 Murphy 对话，这本身就是一个强有力的信号。 黄仁勋详细解释了 NVLink Fusion 的战略意义：“有时候，也许云服务提供商想要设计自己的定制芯片。在我们之间，我们也在 NVLink Fusion 上合作，这使得你可以使用相同的系统架构，内部有 Marvell 的一些半定制芯片、大量互连、硅光子和光学技术。我们可以创建一个本质上分解、分布和异构的数据中心。” 关键是系统架构保持一致。“他们的网络技术可以利用大量英伟达的堆栈。CPU 可以是 Vera，但它可以利用大量你们的堆栈。所以 NVLink Fusion 是关于采用英伟达的技术和我们的平台、Marvell 的技术和平台，然后我们融合它。这就是为什么它被称为 fusion。”黄仁勋说。 Murphy 追问了铜到光学的转型时间表。黄仁勋的回答非常务实：“我们应该尽可能长时间地使用铜，但铜有其限制——带宽和距离的限制。所以最终正确的策略是：尽可能长时间地用铜进行 scale up。之后，用光学进一步 scale up，用光学 scale out，用光学跨越连接。所以你在必须的地方使用光学，在可以的地方使用铜。” 但黄仁勋随即给出了乐观的市场预测：“底线是，在未来五到十年，我们将使用大量的铜，也将使用大量大量的光学。这些数据中心现在是基础设施的一部分。我说 AI 现在有用、有用的 AI 已经到来的原因是，现在 AI 是有利可图的，token 是有利可图的。当 token 生产有利可图时，每个人都想制造更多 token，这就是为什么 Marvell 的需求如此之高，我们的需求也如此之高。因为每个人都想生产更多 token，因为它被 Agent 到处使用。” 7、无距离数据中心：光互联的终极愿景 Murphy 在演讲的最后部分描绘了一个激进的未来愿景：他当数据传输全部变成光学时，距离实际上不再重要。“这是一个深刻的变化。”说。 今天的服务器、机架和整体数据中心架构都是围绕距离的约束设计的，软件工作负载也围绕这些相同的约束进行了优化。但如果距离不再重要呢？ 首先，scale-up 网络的规模可以从72个或144个 XPU/GPU 扩展到1000个或更多，全部光学互连。“对工作负载的影响是巨大的。今天，AI 工作负载必须分解成适合 scale-up 集群的更小子问题，因为在集群外部通信今天更慢、带宽低得多。但光学互连系统可以管理数量级更大的工作负载。” 其次，服务器本身可以被解构。现代 AI 服务器由一定数量的 CPU、XPU、内存和网络接口组成，它们都在同一系统上的原因是距离——CPU 和 XPU 需要以非常高的带宽访问内存，这意味着它们需要紧挨着坐在板上，铜走线作为它们之间的连接。“但在这些连接都是光学的未来，距离实际上不重要。你可以想象一个完全解构的架构——XPU 在一个系统中，内存在另一个系统中，巨大的 CPU 在另一个系统中。” 这解锁了另一种可能性：今天系统中 CPU 和 XPU/GPU 的比例是固定的，必须在系统构建和部署时定义。但没有两个工作负载需要完全相同的比例，这意味着在任何给定时间，计算或内存的某些部分可能未被充分利用——这要花钱。“但一旦我们将系统分解为独立的计算池和内存池，并且它们都是光学互连的，我们就可以动态组合专用系统，然后针对任何工作负载进行优化。” Murphy 的终极愿景是“全球光学互连的数据基础设施”：“我们今天拥有的这些系统中的刚性边界开始消失。计算现在可以被池化，内存可以被池化，基础设施可以大规模动态组合。架构师第一次可以开始围绕模型的需求设计 AI 系统，而不是围绕互连的限制。” 他将这个愿景命名为“无距离数据中心”（data center without distance）：“计算、内存、网络和光子学作为一个统一系统运行，数据中心中的数百万资源可以像一台机器一样协同工作，一个由工作负载需求定义的架构，而不是连接性的限制。我们相信这是计算基础设施的下一个时代，Marvell 正在帮助构建使这一切成为可能的连接基础。” 最后再多说点， Marvell的核心竞争力集中在两个细分领域。 1、定制芯片（ASIC/XPU）设计。 Marvell与博通是全球两大定制AI加速器设计巨头。大厂自研芯片的趋势正在加速——比如微软的Maia 200推理芯片、亚马逊的Trainium系列，背后都有Marvell的参与。TrendForce的预测数据值得留意：2026年定制AI芯片销售增速预计为45%，而同期GPU的增速仅为16%。不是GPU不行，而是超大规模云厂商在推理端的成本压力正在推动它们加速自研定制方案。 2、数据中心互连产品线。 这是Marvell更深的一条护城河。根据其财报，光学互连产品收入保持两位数季度环比增长，数据中心交换机业务预计2027财年将突破5亿美元。Marvell过去十年通过一系列并购累计投入约360亿美元，围绕连接搭建了涵盖定制芯片、高速交换器、光模块、硅光子和先进封装的完整技术平台。

2021年8月11日文贵先生爆料 共济会会员1717年到现在，说是500到800万。 马克·吐温牛吧，柯南道尔、加里波第、丘吉尔、本杰明·富兰克林、亨利·福特、托马斯·爱迪生、总统乔治·华盛顿、詹姆斯·门罗、西奥多·罗斯福、哈里·S·杜鲁门 其他还有歌德、海顿，俄罗斯的还有几个大佬，包括俄罗斯的后面的几个财政部长，都是来自这里的。 中国的从历史到今天不超过七个人，牛吧！一共才多少人，改变了人类、控制了人类最重要的人之一—-共济会，到今天为止，影响了人类的全部进程。 罗斯柴尔德，还有世界上最神秘的十大家族到今天，没有任何人不是共济会，实际上美国的这45任总统当中，大概一半都是共济会成员。 光明会成员4000名，美国第3任总统托马斯·杰斐逊、歌德、哲学家海德，大多数欧洲国家建立了分支，它是共济会的个小崽 美国活着的总统当中，仨是光明会的，中国光明会最牛的个人物—-邓朴方，而且是文化大革命期间最最危险的时候他加入的光明会，邓小平能再回到核心，跟光明会和骷髅会有很大关系 。 骷髅会是秘密社团，总部在耶鲁大学，会员美国总统威廉·塔夫脱，老布什和小布什，摩根斯坦利的创始人哈罗德·斯坦利。 但是最重要的是什么？英女王家室不准许加入会的，好几个人，第一次加入了骷髅会，日本三菱最大集团家族都是骷髅会的，台湾今天的几大家族，有3到4个是加入骷髅会的，共产党内部的是邓小平家族加入了骷髅会，这是最核心的。 汪东兴的孩子，还有杨成武家人、杨德中的家人、香港的董建华家族、郭炳湘家族、印度的几大家族，包括巴基斯坦的贝·布托的他们家族，最起码超过百个世界级人物，骷髅会是今天世界上最重要的力量。 世界犹太复国主义组织，它现在还在，牛人也是一个又一个的，它现在换了马甲了。 怀特绅士俱乐部，什么卡梅伦了、查尔斯王子，这都是小人物 ，真正的大人物大老板罗斯柴尔德，还有皮特家族，英国的最大地产商 ，还有英国的几个大的隐藏的富豪，法国的现在几个大富豪全在里面，西班牙的俄罗斯的几个富豪也在里面。 在这里，不分国家、不分等级、不分民族，只分钱多钱少，只分力量大小。 比尔德堡团，美国前国防部长拉姆斯·菲尔德，世界前行长保罗，瑞士的几大家族全在里面，欧洲的在里面，日本的天皇家族也在里面，但不是天皇。 哥伦布骑士会，肯尼迪就来自这，说的是救助病弱者，实际上他最大的问题，这个组织最核心的是退伍军人，还有摩洛哥裔的一些牛人和大财团 ，很多银行家。 罗马俱乐部，十几个国家的总统都是，很活跃，很大的力量。 上面说的没有一个不跟我们合作的，都是哥们！

英伟达老黄在GTC大会上都说了什么？ 看了下演讲全文，感觉这次老黄不只是在卖芯片，而是在卖一个全新世界观：AI 不是工具，不是应用，而是人类下一个工业革命的能源+发动机。AI 是新时代的电力 + 发动机，Token工厂、AI代理智能体、物理AI 共同构成基础设施。梳理下要点： 1. 第一性原理：AI 的本质重新定义（别再当它是“聪明App”了） 老黄认为 1）AI 不是单一模型突破，也不是“会聊天”的玩具，而是像电力一样的核心基础设施。 2）每个公司都会用，每个国家都会建，不建就落后，就像19世纪不建电厂一样。 2）计算需求过去两年已增长“一百万倍”，且还在指数级加速。 老黄更是给了一个炸裂的前瞻指引，预计到2027年，仅英伟达这些旗舰芯片（Blackwell + Vera Rubin 系列）就能贡献至少1万亿美元营收。”（比之前市场预期的5000亿翻倍，时间拉长一年但金额更狠） 这已经不是简单的财报指引，是给全球CEO和国家元首的最后通牒：你们不投AI工厂，我们就帮别人建。 2. Token工厂：数据中心的新物种 老黄把数据中心彻底改名——不再是存数据的仓库，而是生产智能代币的工厂。CEO 现在要像管传统工厂一样管“代币产出率”和“单位代币成本”。英伟达通过全栈垂直整合，已经把单位代币成本做到全球最低。 这就是工业化拐点：AI 从实验室玩具 → 国家级重资产基础设施。 投资视角来看，这会让“AI基建”概念彻底主流化，能源、冷却、网络、光模块、液冷、变压器等全产业链都会被重估。别只盯着GPU，看“Token工厂”全链条。 3. Vera Rubin 平台：下一代AI工厂的完整蓝图 Rubin不是单颗芯片，是垂直整合的7大芯片 + 5个机架级系统 + 1个超级计算机*。 他的亮亮点在于： 1）Vera CPU（专为Agent优化）、全液冷、Groq确定性流式推理 + Dynamo解耦、吉瓦级工厂代币生成速度提升350倍。 2）大规模光电共封装（CPO）、硅光子，目标百万卡集群、低功耗低延迟。 老黄原话这么说：“Vera Rubin 不是芯片，而是一个巨型系统，从能源到端到端全优化。” 这其实在告诉对手和客户：英伟达已经把“AI发电厂”的参考设计做出来了，你们直接抄作业就行（当然得用我们的零件😎） 4. Agentic AI + OpenClaw：下一个十年的操作系统级革命 OpenClaw在这次GTC上被老黄定义为“AI时代的Linux”——开源、底层框架，让Agent自主调用工具、写代码、管理文件。 老黄宣布NewClaw企业版平台，现场“极简养虾”demo（一键让AI代理管复杂养殖流程），象征极简部署 + 自主执行。 老黄更是明确说，今天世界上每一家公司都必须制定OpenClaw策略。同时推Nemotron开放模型联盟（语言、视觉、机器人、生物、气候等全覆盖），开放生态才是王道。 这是在逼所有企业从SaaS转向AaaS（Agent as a Service），代理框架、工具链、隐私护栏相关公司会爆。开源+企业级双轮驱动，类似于当年Android的打法。 5. Physical AI + 机器人：从数字到物理的ChatGPT时刻 老黄认为物理AI迎来爆发：不再是屏幕里的智能，而是能真正作用于现实世界。他聊到Robotaxi Ready新增比亚迪、现代、吉利等，覆盖1800万辆/年 + Uber大规模部署。 现场迪士尼Olaf雪宝机器人直接登台，展示Omniverse数字孪生 + Newton物理引擎，从虚拟直接迁移到物理适应。 老黄说机器人会成为数万亿美元市场，而物理AI是下一个大爆炸的领域。当然我们自己也需要清楚，物理世界落地比数字难100倍，但一旦起飞，体量远超纯软件。关注端到端（感知-决策-执行）全链公司。 6. 更远的下一代 + 未来场景（Feynman + 太空） 1）预告Feynman架构：Rosa CPU、LP40 LPU（推理专用）、BlueField-5、CX10网络等。 2）太空数据中心：Vera Rubin Space-1轨道AI计算机，用Omniverse建“数字孪生”太空基建。 这一次老黄呼应了老马，英伟达不只是地球算力霸主，还想做太空AI基础设施。 老黄这次演讲核心就是 AI 是新时代的电力 + 发动机，Token工厂、AI代理智能体、物理AI 共同构成基础设施。英伟达提供从能源到芯片的全栈钥匙，这个市场到2027年带给英伟达至少万亿美元营收。

今天是世界不再恐同日，我们梳理这十年。从2015年那个高峰讲起，上海骄傲节还在办、针对民政部教育部广电的诉讼都在发生，一路到2025年，NGO、媒体全歼、郑州集体围殴男同、电影同性被 AI 换脸成异性。当 LGBTQ 被以境外势力、畸形审美层层定罪时,被歼灭的从来不只是同性恋。

今天是世界防治肥胖日，谁说减肥不能吃火锅？照着这份火锅进餐顺序吃，真的会瘦。清汤锅底、蔬菜、瘦肉、最后啃块玉米，就是完美的减脂餐。千万别吃丸子 蘸油碟！蘸了等于白吃！（来源：温岭市融媒体中心，中国蓝新闻）#AntiObesityDay# #HotPotDiet# #WeightLossDiet# #HealthyEating# #DietGuide#

在爆炸中欢呼！今天早间，世界上最大的火箭 SpaceX 星舰，完成了发射后再入大气层 + 着陆测试，虽然这次着陆后，因为水上漂浮不稳，火箭发生了翻滚，但这次他们离直接稳定接住火箭，又近了一大步。 星舰是马斯克，在 2012 年提出的超前构想，希望有生实现人类殖民火星的愿景。